关于KMEANS的测试问题

凌石丶释 2013-05-30 10:00:44

我在网上找到一份KMENAS算法的源码，并将它改为基于异构平台的并行算法，可是我不知道如何证明这个代码的正确性问题，就是如何可以使人直观的看到这个代码的正确性呢？求教

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凌石丶释 2013-06-03

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引用 3 楼 tntzbzc 的回复:

[quote=引用 2 楼 jb250170576 的回复:] [quote=引用 1 楼 tntzbzc 的回复:] LZ，你是怀疑源码的准确性？还是怀疑你改造后的程序？ 1、如果怀疑源码的准确性，只能靠测试来获得这套源码的聚类的命中率。很简单，自己生成一批在已知分类数量的多维度数据，跑个50次，看结果。 2、在两个平台上比较测试 KMEANS结果可能会有出入的，这由维度数量和分类数量有关。但KMEANS测试并不复杂，因为KMEANS是硬聚类，一个欧式对象不可能同时出现在两个类别中

源码和我改造后的我都怀疑！您的意思我明白，但是这样做的说服力可以么？有没有什么图形化的界面可以看啊[/quote] 所以说要测试呀，一般都是用已知结果的数据集作为输入，最后看结果。测试数据可以人为的拉开不同欧式对象的维度差距。图形展示也是个好办法，但有个问题，当维度小于等于3个的时候，展现还能看看。如果有10个20个维度就看不了了，一个平面空间很难展现那么多维度。最好找些专业的分析工具来佐证你的代码，比如SPSS、MATLAB[/quote] 谢谢您，我大概有思路了

撸大湿 2013-06-02

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引用 2 楼 jb250170576 的回复:

[quote=引用 1 楼 tntzbzc 的回复:] LZ，你是怀疑源码的准确性？还是怀疑你改造后的程序？ 1、如果怀疑源码的准确性，只能靠测试来获得这套源码的聚类的命中率。很简单，自己生成一批在已知分类数量的多维度数据，跑个50次，看结果。 2、在两个平台上比较测试 KMEANS结果可能会有出入的，这由维度数量和分类数量有关。但KMEANS测试并不复杂，因为KMEANS是硬聚类，一个欧式对象不可能同时出现在两个类别中

凌石丶释 2013-05-31

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引用 1 楼 tntzbzc 的回复:

LZ，你是怀疑源码的准确性？还是怀疑你改造后的程序？ 1、如果怀疑源码的准确性，只能靠测试来获得这套源码的聚类的命中率。很简单，自己生成一批在已知分类数量的多维度数据，跑个50次，看结果。 2、在两个平台上比较测试 KMEANS结果可能会有出入的，这由维度数量和分类数量有关。但KMEANS测试并不复杂，因为KMEANS是硬聚类，一个欧式对象不可能同时出现在两个类别中

源码和我改造后的我都怀疑！您的意思我明白，但是这样做的说服力可以么？有没有什么图形化的界面可以看啊

撸大湿 2013-05-31

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LZ，你是怀疑源码的准确性？还是怀疑你改造后的程序？ 1、如果怀疑源码的准确性，只能靠测试来获得这套源码的聚类的命中率。很简单，自己生成一批在已知分类数量的多维度数据，跑个50次，看结果。 2、在两个平台上比较测试 KMEANS结果可能会有出入的，这由维度数量和分类数量有关。但KMEANS测试并不复杂，因为KMEANS是硬聚类，一个欧式对象不可能同时出现在两个类别中

mahout canopy+kmeans测试数据

聚类分析，kmeans聚类分析，输出聚类坐标点。matlab2021a测试仿真。

kmeans聚类java实现附测试数据及结果

使用matlab实现kmeans，包括常见的utc数据集合，iris、glass以及diabets，其中matlab一共有四个文件，分别是getdatafromfile-其主要功能是从指定的文本文件中获取指定的数据，支持可变参数指定；tkmeans是kmeans核心算法；tkmeansTest是kmeans测试类，可以直接在matlab中运行；writedata是将矩阵数据写入指定的文本文件。目前只支持数值型数据。

基于Python3.7实现的KMeans++算法，包括源程序和测试数据。